文献类型：期刊文章

作　　者：刘丹[1,2] 李敬伟[1,2]

LIU Dan;LI Jing-wei(College of Computer Science&Technology,Henan Institute of Technology,Xinxiang 453003,China;Big Data Engineering Research Center of Henan for Production&Manufacturing IoTs,Xinxiang 453003,China)

机构地区：[1]河南工学院计算机科学与技术学院,河南新乡453003 [2]河南省生产制造物联大数据工程技术研究中心,河南新乡453003

出　　处：《控制与决策》

基　　金：河南省高等学校重点科研项目(19B520005)。

年　　份：2021

卷　　号：36

期　　号：3

起止页码：553-564

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：双论域模糊概率粗糙集是针对双论域信息系统的一种新的数据挖掘模型,现实应用中的双论域信息系统总是处于动态更新中,针对该问题提出一种基于矩阵的双论域模糊概率粗糙集增量式更新方法.首先,通过矩阵方法重新对双论域模糊概率粗糙集进行表示;然后,在矩阵表示模型的基础上,分别研究双论域信息系统两个论域中对象增加和减少时模型的增量式更新机制;最后,基于该增量式更新提出相应的增量式更新算法.实验分析表明:相比较于非增量式更新算法,所提出的增量式更新算法可以在很短的时间内完成模型的动态更新,从而验证算法的有效性;同时,与其他相关算法相比,所提出算法具有一定的优越性.

关 键 词：粗糙集 双论域信息系统  模糊关系  概率  增量式学习 矩阵

分 类 号：TP18]